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行列プログラマー ―Pythonプログラムで学ぶ線形代数 単行本（ソフトカバー） – 2016/10/5

Philip N. Klein (著), 松田 晃一 (翻訳), 弓林 司 (翻訳),
5つ星のうち3.7 9
すべての形式と版を表示
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購入オプションとあわせ買い

本書では数学的概念を実装するプログラムで実際に問題を解決しながら、その応用法を探求します。
具体的には、図形変換、顔検出、画像圧縮、画像補正、ページランク、機械学習、暗号と秘密共有などの例を使い、ベクトルと行列、それらを動かすアルゴリズムについて学びます。
対象は、プログラマーおよび具体計算を通じて線形代数を学びたい学生。厳密な証明が目的ではないので数学に詳しくなくてもかまいません。
Python 3プログラムを用いることで図やグラフからベクトルと線形変換を視覚的にとらえることができるため読者はイメージをつかみやすいでしょう。
章末の問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。
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  1. 本の長さ
    688ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2016/10/5
  5. 寸法
    26 x 19 x 3 cm
  6. ISBN-10
    4873117771
  7. ISBN-13
    978-4873117775
  8. すべての詳細を表示
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商品の説明

著者について

Philip N. Klein(フィリップ・N・クライン):ブラウン大学コンピュータサイエンス学部教授。NSF(米国国立科学財団)の「Presidential Young Investigator Award」を受賞し、複数の研究においてNSFから研究助成金を受ける。グラフアルゴリズムの研究への貢献が認められ、ACMフェローの称号を得る。ブラウン大学で優秀な授業に与えられる「Excellence in Teaching Award」を受賞。ハーバード大学で応用数学の学士号、マサチューセッツ工科大学(MIT)でコンピュータサイエンスの博士号を取得。プリンストン大学コンピュータサイエンス学科とMITの数学科の客員研究員を経て、現在はMITコンピュータ科学・人工知能研究所(MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory、CSAIL)のリサーチ・アフィリエイトも務めている。パロアルト研究所やAT&T研究所など民間の研究所で働いたこともある。また、3つのスタートアップ企業で主任研究員を務めたこともある。バークレー生まれ、カリフォルニア育ち。1974年にプログラミングを学び始め、数年後にはホームブリュー・コンピュータ・クラブの活動に参加。コンピュータサイエンスへの愛情が弱まったことはないが、1979年に計算機科学者のエドガー・ダイクストラに偶然に出会ったとき、「コンピュータサイエンスをやりたいなら数学を学ばないと困ったことになる」と言われたのが数学を学ぶきっかけになった。お気に入りのxkcdは612(https://xkcd.com/612/)。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2016/10/5)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2016/10/5
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 688ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873117771
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873117775
  • 寸法 ‏ : ‎ 26 x 19 x 3 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.7 9

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上位レビュー、対象国： 日本

inunosinsi
5つ星のうち3.0 課題が難しくてなかなか読み進めない
2016年11月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
社会人になってからコンピュータに興味をもって数学の勉強を始めたものです。
コンピュータの最新のことを理解するには線形代数が理解出来ないと先に進めないとのことでこの本を購入して勉強を開始しました。
所々に課題があるのでそれを一つずつ解きながら先に進んでいるのですが、難しくて解けない時に解答がどこにもなくて辛いです。

課題の文章を読みは前に戻ってふただび読み返しを繰り返しているのですが、それでも解けないと先に進めなくて大変でした。
解答でなくても良いので、もっと親切なヒントが欲しかったです。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
いえやす
5つ星のうち5.0 ベクトルと行列のPythonでの実装がユニークな本
2018年7月1日に日本でレビュー済み
ベクトルと行列をPythonの辞書を用いて実装するという非常にユニークな方法を用いて、線形代数の計算が行われており参考になった。
また、Pythonのリストやセットの内包表記を用いた1行のプロシージャが多いので、内包表記の有用性がよくわかる内容となっている。

本文の内容を理解するためには、本書で辞書により定義されたベクトルと行列に対する演算規則を定めるVecクラス用とMatクラス用のプロシージャを問題で与えられた手順にしたがって完成させていくことが必要である。（このクラスを作成しないとその後の問題を解くことができない。）
VecクラスとMatクラスのひな形は、ホームページに用意されているので、これに各プロシージャを書き込んでいけば完成する。各プロシージャは1行程度と短く、コンパクトに書ける。本書には解答は記載されていないが、ホームページにAuto-gradingがあるので、submitすることでコードを確認できる面白い仕組みとなっている。

自分で作成したVecクラスとMatクラスを使って、線形代数の各種の問題を解いていく。具体的には、エラー訂正コード、透視補正、整数の素因数分解、機械学習、ウェーブレッドを用いた圧縮、主成分分析による固有顔の判定、線形計画法などのラボ（課題）を問題の指示にしたがって解いていくことになる。答えは、Auto-gradingにより確認できる。

機械学習として、乳がんデータの悪性、良性を判断する問題を3通りの方法：
　1）最急降下法、2）最小2乗法、3）線形計画法
で検討しており、それぞれの方法の意味が分かり興味深い。

問題点としては、
・　Pythonの辞書によりベクトルと行列を定義しているので、ベクトルや行列の意味を理解するには有効であるが、大きな行列に対しては非常に時間がかかり実用的ではない（特異値分解や線形計画法のシンプレックアルゴリズムは実用的ではない）
・　第12章のラボでは、porter_stemmimg モジュールが提供されていなため実行できない
・　第13章では、提供されている simplex モジュールでエラーが発生する
などの点が挙げられます。

本書は、ベクトルと行列の実装がユニークであるため慣れるまで時間がかかるが、ラボと課題を一歩ずつ進めていくと、線形代数の内容をPythonのプロシージャ作成を通して理解できる仕組みとなっており、新鮮な感覚で線形代数を見直すことができました。
（本書に基づいた実際の講義ビデオがホームページに公開されているので、こちらも参考にすることで理解が深まりました。）
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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ターメリックライス
5つ星のうち4.0 情報科学生用の教科書にはもってこい
2016年10月10日に日本でレビュー済み
大学の線形代数の教科書にプログラマ向けの例題・問題とコードを付け加えたような本、でだいたい内容がイメージできると思う。

特筆すべき点は例題がプログラマーにとって身近だったりHOTな技術の基礎に使う内容となっているので、
この定義・定理・公式で何が解けるかすぐに分かる。
勉強してて飽きが来ない。（筆者も、章ごとの例題・問題を解いているときが一番おもしろいように書いている、と記している）

ただし、これを読んだからといって、暗号処理や画像処理や機械学習等のプログラミングができるかというと無理。
それらをやるなら別の専門書を読んだほうがいい。しかしこの本を読んだあとならそれら専門書の書いてある内容が幾分かわかりやすくなる。

情報科の学生時代にこの本で授業やってくれたらもっと授業内容に興味持てただろうなあと思った良書。
40人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon Customer
5つ星のうち2.0 当てが外れました。
2017年2月21日に日本でレビュー済み
「Pythonプログラムで学ぶ」とあり、紹介文でも「数学に詳しくなくてもかまいません。」とか「プログラマーおよび具体計算を通じて線形代数を学びたい」とかあったのでPythonコードが理解の助けになるかと思って買いました。

本文はそれなりに丁寧で、翻訳も違和感ないですが、随所に出てくる数学やPythonの課題・問題の解説はおろか答えもありません。
作者の方針で無いとのことですが、あってるかどうかもよくわからない具体計算を通じて学ぶ事になります。
対象者がよくわかりません。
数学が得意な人で答えのないPythonパズルを解きたい人には向いていると思います（数学がわかるなら問題のレベルは高くないし、Pythonはリスト内包表記ができれば問題ない程度の内容）。

数学を学びたい人は別の本がいいと思います。
19人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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